‘МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ „ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА” / Лабораторна робота №1 з дисципліни " Теорія інтелектуальних систем" на тему: «Моделювання взаємодії інтелектуального агента з середовищем (об'єктом управління). Дослідження моделі стаціонарного випадкового середовища» Львів 2017 Мета: Набути навички планування та проведення обчислювальних експериментів, дослідити модель взаємодії інтелектуального агента з середовищем. Варіант: №2 N Модель оптимальної поведінки Кількість доступних агенту дій  2 W1 3   W1 -> Сумарний виграш Код програми: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #include <tchar.h> #include <math.h> #define ENVTYPE 0 #define NACTIONS 3 #define NSTATES 2 #define NSTEPS 200 #define NREPLICAS 1000 #define REWARD 1//+1 #define PENALTY 0//-1 // ----------------------------------------------------- // global parameters and values int t; // current time step int T = NSTEPS; // number of time steps = number of interactions between agent and environment int n = NREPLICAS; // number of replicas int nA = NACTIONS; // number of actions int nS = NSTATES; // number of states // ---------------------------------------------------------------- // environment int env = ENVTYPE; // type of environment: // env = 0 -> se (stationary environment) // env = 1 -> ce (commutative environment) float sePa[NACTIONS]; // se: probabilities of rewards for each action int ceState; // ce: current state of commutative environment float cePa[NSTATES][NACTIONS]; // ce: probabilities of reward for each action for each state of environment float cePs[NSTATES][NSTATES]; // ce: probabilities of transition from one state to another // ---------------------------------------------------------------- int agt; // type of agent: // agt = 0 -> random agent // agt = 1 -> perfect agent int action = 0; // current action = {0, ... ,(nA-1)} int response; // current response of environment = {-1;+1} int paction; // action of perfect agent // ---------------------------------------------------------------- // results for current replica loat sumR; // total reward over time sumR(t) float avrR; // average reward over time avrR(t) = sumR(t)/t // ---------------------------------------------------------------- // tabulated results float _sumR[NSTEPS][NREPLICAS]; float _avrR[NSTEPS][NREPLICAS]; // ---------------------------------------------------------------- // final simulation results float sumRm[NSTEPS]; // mean values of sumR(t) float sumRv[NSTEPS]; // corresponding variances float avrRm[NSTEPS]; // mean values of avrR(t) float avrRv[NSTEPS]; // corresponding variances // ---------------------------------------------------------------- // files for parameters and results char * par_file_name = "D:\\lab1.parameters.txt"; FILE * par_file; char * RA_res_file_name = "D:\\lab1.RA.results.txt"; FILE * RA_res_file; char * PA_res_file_name = "D:\\lab1.PA.results.txt"; FILE * PA_res_file; // ---------------------------------------------------------------- // uniform discrete probability distribution int uRand(int x) { int _rnum = (int)((float)x * (float)rand() / (float)RAND_MAX); return _rnum; } // ---------------------------------------------------------------- // discrete probability distribution specified by probabilities from <_array> int dRand(float* _array, int size) { int _rnum = size - 1; float _left = 0; float _right = _array[0]; float ftmp = (float)rand() / (float)RAND_MAX; for (int i = 0; i < size - 1; i++) { if ((ftmp >= _left) && (ftmp < _right)) { _rnum = i; break; } _left = _right; _right += _array[i + 1]; } return _rnum; } // ---------------------------------------------------------------- // initialization of stationary environment void seInit(void) { for (int i = 0; i < nA; i++) sePa[i] = (float)rand() / (float)RAND_MAX; //sePa[0] = 0.8f; //sePa[1] = 0.2f; } // ------------------------------------------------------...